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Inteligencia empresarial y almacenamiento de datos: una guía completa

2 de febrero de 2024.

Las empresas modernas ahora dependen de conocimientos precisos y toma de decisiones basada en datos para su planificación estratégica y crecimiento. La creciente importancia del almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial y el análisis de datos muestra acertadamente cómo las empresas utilizan herramientas sólidas de gestión de datos y plataformas de análisis para respaldar su toma de decisiones.

Además, BI se basa en tecnologías como el almacenamiento de datos para proporcionar inteligencia oportuna, confiable y precisa. Para comprender cómo una arquitectura de BI ofrece valor, primero es pertinente comprender la relación complementaria entre un almacén de datos y la inteligencia empresarial.

¿Qué es BI?

Business Intelligence (BI) se refiere a los procesos y tecnologías que ayudan a obtener conocimientos significativos e inteligencia procesable a partir de los datos. Las herramientas de Business Intelligence acceden a los datos de una organización para presentar análisis e información en forma de informes, paneles, gráficos, resúmenes y diagramas.

Además, dichas herramientas empoderan a una amplia gama de tomadores de decisiones dentro de una organización. Por ejemplo, los especialistas en marketing rastrean las métricas de la campaña o el comportamiento del cliente en paneles en tiempo real. Los equipos de finanzas recopilan datos de todos los departamentos para ver qué factores afectan las pérdidas y ganancias. El personal de ventas utiliza paneles de inteligencia comercial para realizar un seguimiento de los KPI, mientras que los departamentos de operaciones utilizan BI para optimizar las operaciones comerciales.

Una arquitectura de BI fundamental consta de los siguientes componentes:

  • Sistemas de origen o bases de datos dispares, que recopilan los datos en su formato original sin procesar.
  • Una capa de integración en el DWH extrae datos de las bases de datos, los limpia y los carga en un DWH.
  • Un almacén de datos que prepara y almacena datos para su análisis.
  • Herramientas de Business Intelligence para dibujar y presentar información basada en datos en forma de visualizaciones, informes, paneles, resúmenes y gráficos.

¿Cuál es el papel de un almacén de datos (DWH) en Business Intelligence?

Detrás de cada sistema de BI exitoso, hay un poderoso DWH. Ahora bien, ¿qué es un almacén de datos? UN Almacén de datos (DWH) es una plataforma central para consolidar y almacenar datos de diferentes fuentes y preparar estos datos para análisis e inteligencia comercial posteriores. Piense en ello como un repositorio único que organiza y almacena todos los datos para el análisis de BI.

Papel de un Data Warehouse en Business Intelligence

Un almacén de datos de análisis de datos almacena datos históricos y actuales en un formato estructurado optimizado para consultas complejas. A continuación, se conecta a las herramientas de Business Intelligence para generar informes, incluidos pronósticos, tendencias y otras visualizaciones que alimentan conocimientos prácticos.

Los componentes del almacén de datos en el análisis empresarial consisten en herramientas ETL (extracción, transformación y carga), una base de datos DWH, herramientas de acceso DWH y capas de informes. Estas herramientas existen para agilizar el proceso de ciencia de datos y para reducir o eliminar la necesidad de escribir código para manipular canalizaciones de datos.

Las herramientas ETL ayudan a extraer datos de los sistemas de origen, convertirlos al formato deseado y cargar los datos transformados en el DWH. El componente de base de datos almacena y gestiona datos estructurados para la elaboración de informes. Las herramientas de acceso permiten a los usuarios de inteligencia empresarial y análisis de datos interactuar con los datos que se encuentran en el DWH. La capa de informes proporciona una interfaz de BI para analizar y visualizar los datos almacenados en el almacén de datos.

¿Cuál es la diferencia entre el almacenamiento de datos y la inteligencia comercial?

Existen diferencias clave específicas entre el almacenamiento de datos y la inteligencia comercial. Sin embargo, antes de sumergirnos en las diferencias, es esencial tener en cuenta que operan en el mismo espacio y son igualmente importantes para una estrategia global de inteligencia comercial.

A continuación se presentan algunas de las diferencias inherentes entre los dos.

  • Propósito

El propósito principal de BI es analizar datos y presentar información procesable a los tomadores de decisiones. Aquí, un almacén de datos es un depósito centralizado para recopilar, procesar y almacenar datos de varias fuentes dispares.

  • Objetivo

El objetivo de BI es ayudar a los usuarios comerciales a tomar decisiones comerciales inteligentes y respaldadas por datos a través de pronósticos y análisis predictivos. Por otro lado, el propósito de un almacén de datos es almacenar datos estructurados en una ubicación central para que los usuarios de BI puedan tener acceso a una vista holística de los datos de la organización.

  • Salida

La salida de BI consta de tableros, informes, imágenes de datos, tablas y gráficos que contienen información y tendencias. Dichos resultados permiten a los usuarios comerciales dar sentido a los datos complejos. La salida para un DWH consiste en registros de datos mantenidos en tablas de hechos y dimensiones de modelos de datos.

  • Usuarios

Los usuarios de BI suelen ser ejecutivos, gerentes o analistas de datos de nivel C que buscan realizar análisis de datos oportunos para una mejor toma de decisiones. Por el contrario, los DWH generalmente son manejados y mantenidos por arquitectos e ingenieros de datos que brindan a los usuarios comerciales datos listos para el análisis.

  • Plataformas

Algunas herramientas de BI de uso común son SAP, Power BI, Tableau y Qlik. Por otro lado, los proveedores de almacenamiento de datos populares incluyen Desplazamiento al rojo de Amazon, Google BigQuery y Azure Synapse.

¿Cómo se analizan los datos mediante un almacén de datos?

Los DWH utilizan el procesamiento analítico en línea (OLAP) para procesar grandes cantidades de datos. Consolida todos los datos en una plataforma centralizada. Es un enfoque de procesamiento de datos empleado por los DWH para simplificar consultas complejas. En términos más simples, es un método informático que ayuda a los usuarios a extraer y consultar los datos necesarios para el análisis.

Por ejemplo, si alguien pregunta sobre la relación entre dos conjuntos de datos diferentes en un DWH, el procesamiento OLAP se usaría para moverse a través de los datos almacenados para encontrar, identificar y resumir la información deseada rápidamente. Con OLAP, un almacén de datos proporciona a BI los datos que necesita analizar.

Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial

Business Intelligence frente a almacenamiento de datos

Data Warehousing e Business Intelligence: soluciones para empresas

La arquitectura de inteligencia empresarial sin un almacén de datos es como un automóvil sin motor. Uno no puede simplemente impulsar un BI preciso sin un almacén de datos sólido que lo encienda. Por lo tanto, a pesar de sus diferencias, el almacén de datos y la inteligencia comercial se complementan para brindar una arquitectura de BI confiable para las empresas.

Siguiendo las mejores prácticas en inteligencia comercial y almacenamiento de datos, las organizaciones a menudo integran almacenes de datos empresariales en la arquitectura de análisis empresarial para implementar inteligencia comercial y almacenamiento de datos (BIDW). BIDW se refiere a toda la arquitectura de BI donde los datos precisos y confiables se extraen sin problemas de los almacenes de datos para generar información procesable para una toma de decisiones rápida e inteligente.

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